BPNL by-ring
Utfordringen
De primære behovene til SE BPNL var å gjenopprette tilliten til AID-systemet og oppdatere det med minimal trafikkpåvirkning. Det eksisterende automatiserte hendelsesdeteksjonssystemet (AID) var ikke lenger tilstrekkelig effektivt eller pålitelig, noe som gjorde det nødvendig å raskt gjenopprette tilliten til funksjonaliteten og effektiviteten. Samtidig måtte systemoppdateringen gjennomføres med minimal forstyrrelse av trafikkflyten og uten veistengninger, noe som var spesielt utfordrende gitt den høye trafikkmengden på 1400 kjøretøy per time og kompleksiteten i de 6,5 kilometer lange tunnelene.
SE BPNL var på jakt etter:
Prosjektdetaljer
Sluttbruker: SE BPNL – Société d’Exploitation du Boulevard Périphérique Nord de Lyon
Partner: Bouygues Energies & Services
Lyon, Frankrike
Mars – april 2020
Løsningen
For å møte disse utfordringene valgte SE BPNL, sammen med HGM INGENIERIE,
en helhetlig tilnærming som inkluderte benchmarking og en direkte forespørsel til produsentene av AID-systemene. Benchmarking-prosessen gjorde det mulig for sluttbrukeren å evaluere beste praksis og tilgjengelige teknologier, og sikret valget av løsninger som kunne oppfylle de høyeste kravene til ytelse og pålitelighet.
Et sentralt element i strategien var å omdefinere forholdet til produsentene av AID-systemene, ved å gå fra en tradisjonell underleverandørmodell til et mer integrert partnerskap. Sprinx og Bouygues Energie & Service slo seg sammen for å møte SE BPNLs behov. Dette strategiske partnerskapet utnyttet Sprinxs ekspertise innen AID-teknologi og Bouygues Energie et Services systemintegrasjonskompetanse. Sammen leverte de helhetlige løsninger som imøtekom dagens behov hos sluttbrukeren, samtidig som de støttet SE BPNLs fremtidige krav til trafikkstyring.
Første fase
Ved å bruke den andre strømmen fra de eksisterende gamle videoencoderne tilknyttet analoge kameraer, ble det nye Sprinx dyp-læringsbaserte AID-systemet traffix.ai implementert parallelt med det gamle systemet. Dette gjorde det mulig å raskt ta i bruk et like effektivt og testet system som garanterte samme eller bedre ytelse som det eksisterende systemet, samtidig som de gamle kameraene ble beholdt.
Andre fase
Det eksisterende gamle systemet ble avviklet til fordel for det nye fra Sprinx, og kameraene ble erstattet med nye generasjons IP-kameraer uten avbrudd i trafikkovervåking eller tjenester til innbyggerne. Ytelsen til det automatiserte hendelsesdeteksjonssystemet (AID) møtte SE BPNLs høye forventninger, takket være den innovative kombinasjonen av 3D-objektsporing og dyp læringsteknologi i traffix.ai -videoanalyseplattformen. Dette muliggjorde implementering av videoanalyse som opprettholder samme ytelsesnivå selv i utendørsmiljøer.
Den dype integrasjonen med Milestone VMS-plattformen, XProtect, har betydelig forbedret kontrollrommets effektivitet og redusert reaksjonstider ved ulykker. I tillegg har OPC UA-kommunikasjonsprotokollen muliggjort sømløs integrasjon med ITS-plattformen GTC, noe som ytterligere styrker kontrollrommets kapasiteter.
dragon -plattformen er et annet viktig verktøy for å overvåke AID-systemets ytelse. Denne plattformen integrerer analysatorene med tredjepartssystemer som Milestone XProtect VMS og ITS-plattformen, og gir et sentralisert grensesnitt for å sjekke, validere og laste ned AID-hendelser. Takket være Dragon er det implementert en fail-over-konfigurasjon som sikrer kontinuerlig drift selv ved feil, noe som gjør systemarkitekturen mer robust.
Videre strekker systemets evner seg utover bare hendelsesdeteksjon. Sprinx’ intelligente trafikkanalysesystem muliggjør innsamling av statistiske data om trafikkflyt. Denne helhetlige tilnærmingen sikrer at det nye systemet møter dagens behov og er tilpasningsdyktig for fremtidige forbedringer innen trafikkstyringsteknologi.
Resultatet
Liknende casestudier